Add scripts/fetch_weights.py; correct HR-matting size in DEPLOY

- fetch_weights.py: no-argument script that downloads every model weight into
  models/ via the hf-mirror (proxy forced-bypassed, Xet disabled). Model ids are
  read from config/code, and folders that already hold a weight file are skipped
  (no network, no re-download). After it runs the app has full functionality
  offline. Verified end to end (skips the 3 present models, pulls HR-matting).
- DEPLOY.md / DEPLOY_ZH.md: correct BiRefNet_HR-matting size from ~0.9 GB to the
  verified ~425 MB.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

DEPLOY_ZH.md

@@ -75,7 +75,7 @@ print('torch', torch.__version__, 'cuda=', torch.version.cuda)"
 
 默认用到三个模型：`hustvl/vitmatte-base-composition-1k`（抠图）、
 `ZhengPeng7/BiRefNet`（默认分割）、`skytnt/anime-seg`（可选分割）。
-第四个模型 `ZhengPeng7/BiRefNet_HR-matting`（约 0.9 GB）只有在启用 **cross-check（交叉校验）
+第四个模型 `ZhengPeng7/BiRefNet_HR-matting`（约 425 MB）只有在启用 **cross-check（交叉校验）
 否决**时才需要——见本节末尾说明。下面两种放法**二选一**。
 
 ### 方案 A —— HuggingFace 缓存 + 离线模式（推荐）
@@ -119,7 +119,7 @@ hf download ZhengPeng7/BiRefNet_HR-matting   # 仅在使用 cross-check 时（
         ├── config.json
         ├── BiRefNet_config.py            # 自定义代码——trust_remote_code 必需
         ├── birefnet.py                   # 自定义代码——trust_remote_code 必需
-        └── model.safetensors             # 约 0.9 GB
+        └── model.safetensors             # 约 425 MB
 ```
 
 说明：
@@ -145,7 +145,7 @@ hf download ZhengPeng7/BiRefNet_HR-matting       --local-dir models/BiRefNet_HR-
 
 ### cross-check 否决（可选，服务里默认关闭）
 
-管线可以再跑一个高分辨率 matting 模型（`ZhengPeng7/BiRefNet_HR-matting`，约 0.9 GB）
+管线可以再跑一个高分辨率 matting 模型（`ZhengPeng7/BiRefNet_HR-matting`，约 425 MB）
 作为"第二意见"，专门清理发丝间残留的背景色。在 **HTTP 服务里默认是关的**、且懒加载，
 所以不开启就不需要这个模型：